介绍一下AlexNet网络及其matlab实现相关参数

AlexNet是2012年由Alex Krizhevsky等人提出的深度卷积神经网络，是第一个在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得优胜的深度学习模型。AlexNet由8层神经网络组成，其中5层是卷积层，3层是全连接层。该网络具有以下特点：

1. 使用ReLU激活函数，避免了梯度消失问题。

2. 使用局部响应归一化（LRN）层，增强了泛化性能。

3. 使用Dropout技术，减少了过拟合。

4. 使用GPU加速，大大提高了训练速度。

AlexNet的matlab实现相关参数如下：

1. 输入层：227×227×3的RGB图像。

2. 第一层卷积层：96个大小为11×11×3的滤波器，步长为4，不使用零填充，ReLU激活函数。

3. 第一层LRN层：对每个卷积核在相邻的3个特征图中进行局部响应归一化。

4. 第二层池化层：窗口大小为3×3，步长为2，不使用零填充。

5. 第二层卷积层：256个大小为5×5×48的滤波器，步长为1，使用零填充，ReLU激活函数。

6. 第二层LRN层：同第一层LRN层。

7. 第三层池化层：窗口大小为3×3，步长为2，不使用零填充。

8. 第三层卷积层：384个大小为3×3×256的滤波器，步长为1，使用零填充，ReLU激活函数。

9. 第四层卷积层：384个大小为3×3×192的滤波器，步长为1，使用零填充，ReLU激活函数。

10. 第五层卷积层：256个大小为3×3×192的滤波器，步长为1，使用零填充，ReLU激活函数。

11. 第五层池化层：窗口大小为3×3，步长为2，不使用零填充。

12. 第一层全连接层：4096个神经元，ReLU激活函数。

13. 第二层全连接层：4096个神经元，ReLU激活函数。

14. 第三层全连接层：1000个神经元，softmax激活函数。

以上是AlexNet的matlab实现相关参数。